Adaptive Robot Navigation Platform Based on Phase-Transition Detection in Crowd Dynamics
Abstract
群集内を自律移動するロボットを対象に、群集の状態変化を物理学的な相転移と捉え、オンボードセンサーから収集されるデータを用いて相転移を検知し、各相に適合した深層強化学習（DRL）モデルを動的に切り替える「適応型ナビゲーション基盤」を構築する。HPC分野との学際的連携を通じ、大規模な計算資源を背景としたモデル学習を推進することで、フィジカルAIにおける新たなスパコン・GPU利活用領域を創出する。
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